Ирина Эланс

Автор который поможет с любыми образовательными и учебными заданиями

Исследование вторичного жилья в г. Рыбинске.

Курсовой проект

По дисциплине

Статистика

На тему

Задание на курсовую работу

В рамках выполнения курсовой работы необходимо:

Спроектировать статистическое наблюдение

указать форму, вид, способ наблюдения;
сформулировать цель наблюдения;
выделить объект, единицу наблюдения, отчетную единицу;
разработать программу наблюдения с соблюдением стандартных правил составления и с учетом следующих требований:

вопросы формуляра должны предполагать получение значений не только качественных, но и количественных признаков (непрерывных и дискретных), что даст возможность в дальнейшем обработать полученные факты с применением достаточного количества методов;
важно наличие в формуляре не только закрытых, но и открытых вопросов, по которым ответ предполагает получение числовой информации;

разработать инструментарий наблюдения:

формуляр, включающий не менее 10 существенных вопросов (вопросы, необходимые для получения информации справочного характера (пол, ФИО, возраст и т.п.) в это количество не входят);
инструкцию по заполнению формуляра;

разработать организационный план наблюдения, содержащий

срок наблюдения;
критический момент наблюдения;
место проведения наблюдения;

Провести статистическое наблюдение по разработанному проекту (при этом необходимо заполнение не менее 50 формуляров, учитывая, что точность наблюдения увеличивается с ростом объема выборки);
Осуществить сводку и группировку результатов статистического наблюдения, используя статистические таблицы, построенные как по атрибутивным, так и по вариационным признакам; списки признаков, положенных в основу группировок, привести до остальных результатов, сведя их в таблицу из двух столбцов: атрибутивные признаки, вариационные признаки;
Произвести обработку сгруппированных данных:

графически представить результаты наблюдения таким образом, чтобы передать наибольший объем информации; при этом одинаковой смысловой нагрузки приводимые диаграммы и графики нести не должны;
рассчитать среднюю величину, моду и медиану основных показателей;
оценить вариацию признаков, рассчитав абсолютные и относительные показатели вариации, а также используя дисперсионный анализ;
в полученной сводке результатов наблюдения выделить факторные и результативные признаки; оценить тесноту и характер связей между ними с использованием корреляционно-регрессионного анализа, а также путем расчета коэффициентов ассоциации, контингенции, коэффициентов взаимной сопряженности Пирсона и Чупрова, коэффициентов корреляции знаков и корреляции рангов и прочих;
если позволяет собранная информация – проанализировать динамику явления;

Сделать выводы по результатам исследования, которые следует располагать равномерно по курсовой работе (выделять выводы отдельным разделом не следует).

Содержание

Введение

Статистика – наука, целью которой является сбор, упорядочение, анализ и сопоставление данных, относящихся к самым разнообразным массовым явлениям.

Целью данной курсовой работы, является исследование продаваемых квартир в г. Рыбинске. В последние годы люди все чаще стали менять свои жилищные условия: кто-то покупает новые квартиры в новостройках, но в основном люди покупают вторичное жилье. Я хочу провести исследование: выявить какие факторы оказывают влияние на различные признаки и с помощью различных статистических методов проследить статистические закономерности.

Сделать выводы по результатам исследования.

Разработка наблюдения.

Для исследования социально-экономических явлений и процессов общественной жизни следует, прежде всего, собрать о них необходимые сведения – статистические данные.

К этапам статистического исследования относятся:

Статистическое наблюдение – массовый научно организованный сбор первичной информации об отдельных единицах изучаемого явления.
Группировка и сводка материала – обобщение данных наблюдения для получения абсолютных величин (учетно-оценочных показателей) явления.
Обработка статистических данных и анализ результатов для получения обоснованных выводов о состоянии изучаемого явления и закономерностях его развития.

Все этапы статистического исследования тесно связаны друг с другом и одинаково важны. Недостатки и ошибки, возникающие на каждой стадии, сказываются на все исследовании в целом. Поэтому правильное использование специальных методов статистической науки на каждом этапе позволяет получить достоверную информацию в результате статистического исследования.

Любое статистическое исследование необходимо начинать с точной формулировки цели исследования, конкретных задач и определения тех сведений, которые должны быть получены в процессе наблюдения.

Цель данной работы: исследование статистических закономерностей при изучении вторичного жилья в г. Рыбинске.

Статистическая закономерность – это количественная закономерность изменения в пространстве и времени массовых явлений и процессов общественной жизни, свойственная для статистической совокупности.

Форма исследования: единовременное, не сплошное статистическое наблюдение, проводимое способом документальной регистрации фактов. В качестве источника информации использовались ресурсы интернета.

Объект наблюдения – статистическая совокупность, которая подлежит исследованию или точные границы, в пределах которых будут регистрироваться данные. Объектом наблюдения являются вторичные квартиры.

Единица наблюдения – составная часть объекта, по которому идет регистрация фактов. Единицей наблюдения является квартира.

Отчетная единица – это лицо, от которого получаются сведения о единице совокупности. Отчетной единицей является человек, подающий объявление о продаже в сети интернет.

Срок наблюдения: 10 марта – 20 марта 2012 года.

Критический момент наблюдения: 10 марта 2012 года.

Программа наблюдения – это перечень признаков, по которым собираются данные.

Для проведения статистического наблюдения необходимы вариационные и атрибутивные признаки.

Признак – это особенность единицы совокупности.

Распределим используемые признаки единиц совокупности по видам:

Вариационные признаки	Атрибутивные признаки
Цена	Улица
Количество комнат	Тип дома
Площадь	Наличие балкона
Этаж	Состояние
Этажей в доме	Возможность торга

Сводка, группировка и анализ данных

Сводка – это обобщение полученных единиц фактов, составляющие статистическую совокупность. Сводка выполняется для определения типичных черт и закономерностей, присущих явлению в целом.

Отдельные единицы статистической совокупности объединяются в группы при помощи метода группировок.

Группировка - это распределение множества единиц исследуемой совокупности по группам в соответствии с существенным для данной группы признаком. Метод группировки позволяет обеспечивать первичное обобщение данных, представление их в более упорядоченном виде. Благодаря группировке можно соотнести сводные показатели по совокупности в целом со сводными показателями по группам. Появляется возможность сравнивать, анализировать причины различий между группами, изучать взаимосвязи между признаками. Группировка позволяет делать вывод о структуре совокупности и о роли отдельных групп этой совокупности. Именно группировка формирует основу для последующей сводки и анализа данных.
Проанализируем вторичные квартиры по признакам: количество комнат, тип дома, количество этажей в доме.

Представим полученные результаты в таблицах.

Проанализируем квартиры по количеству комнат.

Табл. 1 Распределение вторичных квартир по количеству комнат

Табл. 2 Распределение квартир по количеству комнат

Анализируя полученные результаты, можно сделать вывод, что самыми продаваемыми квартирами являются двухкомнатные – 22 ед. Следом идут однокомнатные квартиры – 16 ед., а замыкают тройку трехкомнатные квартиры, всего 12ед.

Проанализируем квартиры, исходя из типа дома.

Табл.3 Группировка по типу дома

Табл. 4 Структура по типу дома

Из полученных данных мы видим, что чаще квартиры встречаются в кирпичных домах – 60%, а оставшиеся 40% - панельные дома.

Выясним, в каких домах чаще встречаются вторичное жилье: в 5-этажных или 9-этажных?

Табл. 5 Группировка квартир по количеству этажей в доме

Табл. 6 Распределение квартир по количеству этажей в доме

Исходя из полученных данных, мы видим, что в большинстве случаем продаваемые квартиры встречаются в пятиэтажных домах (в 32 из 50 случаев) и лишь в 18 случаях квартиры находятся в девятиэтажных домах.

Расчет средней величины, моды и медианы основных показателей.

Проанализируем площадь вторичных квартир, образовав 4 закрытые группы. Определим ширину интервала:

(м²)

Построим интервальный ряд распределения.

Табл. 7 Ряд распределения квартир по площади

Вычислим взвешенную среднюю арифметическую, она рассчитывается по формуле:

, где

– середина интервала;

– количество квартир в группе.

Найдем середины интервалов:

= 36 (м²)

= 44 (м²)

= 52 (м²)

= 60 (м²)

Получаем:

= 45,6 (м²)

Значит, средняя площадь продаваемых квартир составляет 45,6 м².

Рассчитаем моду распределения:

, где

– нижняя граница модального интервала;

– величина модального интервала;

- частота модального интервала;

- частота интервала, предшествующая модальному;

- частота интервала, следующего за модальным.

Модальный интервал – это интервал с наибольшей частотой, в данном случае это интервал 1.

= 39,6 (м²)

Следовательно, большинство квартир имеют среднюю площадь

39,6 (м²).

Сосчитаем медиану распределения:

, где

- нижняя граница медиального интервала;

- высота медиального интервала;

- сумма частот;

- накопленная частота интервала, стоящего до медианного;

- частота медианного ряда.

Медианный интервал – это интервал, накопленная частота которого впервые превысила половину объема совокупности.

= 44 (м²)

Следовательно, половина квартир имеет площадь 44 м², а вторая половина больше 44 м² .

Показатели вариации

Вариация – это изменчивость значений признака в рамках совокупности, возникающая под комплексным действием различных фактов.

Показатели вариации позволяют оценить насколько однородной является совокупность.

Абсолютные показатели вариации.

Найдем размах вариации:

R = х_max- x_min , где

x_max – самое большое значение признака в совокупности;

x_min - самое маленькое значение признака в совокупности.

R = 64 – 32 = 32 (м²)

Это значит, что разница между самой большой и самой маленькой площадью составляет 32 м².

Найдем среднее линейное отклонение:

Этот показатель представляет собой среднее арифметическое из абсолютных значений отклонений признака от средней по совокупности величине.

, где

- середина интервала;

- среднее взвешенное арифметическое;

- частота интервала.

Рассчитаем среднее линейное отклонение:

d = 7,6 (м²)

Это значит, что отклонение площади от среднего значения совокупности составляет 7,6 м².

Теперь найдем дисперсию:

Дисперсия характеризует величину разброса выборочных значений относительно среднего значения.

Находится по формуле:

79,4 (м²)

Отсюда можно сделать вывод, что средний квадрат отклонения площади относительно средней величины составляет 79,4 м².

Рассчитаем среднее квадратическое отклонение:

Среднее квадратичное отклонение определяется как обобщающая характеристика размеров вариации признака в совокупности.

Находим по формуле:

Получаем, что:

= 8,9 (м²)

Совокупность считается однородной, если .

== 15,2 (м²)

Отсюда следует, что совокупность вторичных квартир по площади однородна.

Относительные показатели вариации

Коэффициент осцилляции:

= 70,2%

Из этого следует, что размах вариации от средней величины составляет 70,2%.

Линейный коэффициент вариации:

= 16,6%

Значит, среднее линейное отклонение от средней величины составляет 16,6%.

Нелинейный коэффициент вариации:

= 19,5%

Совокупность считают однородной при %. Следовательно, это еще раз доказывает, что совокупность квартир по площади однородна.

Корреляционный анализ.

Корреляция – это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющая строго функционального характера и предполагающая, что изменение одной из величин приводит к изменению математического ожидания другой величины.

Парная корреляция – это связь между двумя факторными признаками или между факторным признаком и результатом

Проведем анализ между площадью и количеством комнат в квартире. Выясним, какая связь между ними.

Табл. 8 Влияние количества комнат на общую площадь

Коэффициент корреляции определяется по формуле:

Определим средние арифметические:

= 1,92 (шт.)

= 45,36 (м²)

= 93,82 (м²)

Рассчитаем среднее квадратическое отклонение:

= 0,74 (шт.)

= 9, 55 (м²)

Теперь можно рассчитать коэффициент корреляции:

= 0,95

Посчитаем ошибку корреляции:

= 0,05

На основе полученного коэффициента корреляции можно сделать вывод, что данная связь является сильной, прямой. Ошибка корреляции меньше самого значения корреляции, это значит, что данные значимы и их можно учитывать для построения регрессионной модели.

Найдем уравнение регрессии:

y = a₀+a₁x

Коэффициенты a₀ и a₁ найдем, решив систему уравнений методом наименьших квадратов:

a₀ = 22,023

a₁= 12,155

Получаем уравнение регрессии:

y = 22,023 +12,155 x

Построим график полученной функции:

Установление связи между двумя качественными признаками с помощью коэффициентов ассоциации, контингенции, Пирсона и Чупрова.

Определим тесноту связи между двумя качественными признаками: между типом дома и наличием балкона.

Составим таблицу:

Коэффициент ассоциации:

;

= 1

Коэффициент контингенции:

;

= 0,31

Связь подтвердилась, а это значит, что наличие балкона напрямую зависит от типа дома.

Если признаки имеют более двух проявлений связь между ними анализируется при помощи коэффициентов Пирсона и Чупрова.

Определим тесноту связи между типом кузова и его цветом. Для этого составим таблицу:

Коэффициент Пирсона:

Коэффициент Чупрова:

В этих формулах:

- показатель взаимной сопряженности;

k₁ – число групп первого признака;

k₂ – число групп второго признака.

Коэффициент Чупрова всегда должен быть меньше коэффициента Пирсона, чем ближе К_п и К_ч к единице, тем связь теснее.

=1,12 – 1 = 0,12

Тогда, получается:

= 0,33

= 0,3

По величине полученных коэффициентов, можно говорить о том, что связь между возможностью торга и состоянием слабая.

Изучение связи между двумя количественными признаками с помощью ранговой корреляции.

Ранг – это порядковый номер значения признака, при условии, что все данные располагаются по возрастанию или убыванию. Процедура упорядочивания значения признака по возрастанию или убыванию называется ранжированием.

Анализ связи между признаками будем проводить из двух основных коэффициентов парной ранговой корреляции: коэффициентов Спирмена и Кендалла.

Проанализируем связь между ценой и площадью квартиры.

Составим таблицу:

Рассчитаем коэффициент Спирмена:

;

- квадрат разности рангов;

n – число наблюдений.

= 0,76

Рассчитаем коэффициент Кенделла:

При наличии связных рангов коэффициент Кендалла рассчитывается по формуле:

S – сумма последовательностей и инверсий по результативному признаку;

t – число связных рангов.

Последовательность – это количество значений рангов, которые расположены ниже рассматриваемого и больше его по величине.

Инверсия – это число значений рангов, расположенных ниже рассматриваемого и меньше его по величине.

= 66

= 45

S = 690

Следовательно, можем посчитать коэффициент Кендалла:

= 0,59

Опираясь на полученные ранговые коэффициенты корреляции Спирмена и Кендалла, можно сделать вывод, что связь между ценой и площадью квартиры прямая,умеренная.

Заключение

В данной курсовой работе было произведено проектирование, сводка, группировка, обработка и анализ данных статистического исследования на тему: «Исследование вторичного жилья в г. Рыбинске».

При обработке данных рассчитаны средние показатели, абсолютные показатели вариации, относительные показатели вариации, параметрические показатели связи признаков

( коэффициент корреляции), непараметрические показатели (коэффициенты ассоциации и контингенции, коэффициенты взаимной сопряженности Пирсона и Чупрова, ранговые коэффициенты Кендалла и Спирмена).

По полученным данным в работе представлены выводы.

Список литературы:

Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. чл.-корр. РАН И.И. Елисеевой. – 4-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 1999. – 480 с.: ил.
Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник / Под. ред. О.Э. Башиной, А.А. Спирина. – 5-е изд., доп. и перераб. – М.: Финансы и статистика, 1999. – 440 с.: ил.
Теория статистики: Учебник / Р.А. Шмойлова, В.Г. Минашкин, Н.А. Садовникова, Е.Б. Шувалова; Под ред. Р.А. Шмойловой. – 4-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 656 с.: ил.
Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование: Учебник. – М.: Финансы и статистика, 2001 г.
Ресурсы интернета: http://avito.ru

Исследование вторичного жилья в г. Рыбинске. 📙 Курсовая → 🆔 95680